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——《微卡智享》

本文长度为2168字，预计阅读6分钟

前言

《C++ OpenCV Contrib模块LBF人脸特征点检测》文章中已经介绍了人脸特征点的检测，本篇文章是在原代码的基础上实现人脸的提取。

实现效果

从上图上可以看到，左边蓝色方框里面是截取的人脸图像，然后在人脸图像的基础上针对特征点选定区域，最后生成右边圆框中的人脸图像。

关于人脸68个特征点

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上图中介绍了人脸特征点的几个关键位置：

人脸关键点

• 鼻尖   30
  

• 鼻根   27
  

• 下巴   8
  

• 左眼外角    36   
  

• 左眼内角    39
  

• 右眼外角    45

• 右眼内角    42
  

• 嘴中心    66
  

• 嘴左角    48
  

• 嘴右角    54
  

• 左脸最外    0
  

• 右脸最外    16

核心代码

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//初始化模版人脸
void InitFaceMarkModel(Mat& frame, Rect rect, Mat& dst, vector<Point2f>& dstfacemarkmodel)
{vector<int> faceid = { 30,27,8,36,39,45,42,66,48,54,0,16 };vector<int>::iterator it;dst = Mat(frame, rect);Mat tmpmodel;dst.copyTo(tmpmodel);Rect tmprect = Rect(0, 0, dst.cols, dst.rows);vector<Rect> tmprects;tmprects.push_back(tmprect);vector<vector<Point2f>> tmpfacemodels;facemarkdetect.facemarkdetector(dst, tmprects, tmpfacemodels);Mat tmpdst = Mat::zeros(dst.size(), CV_8UC1);if (tmpfacemodels.size() > 0) {facemarkmodel = tmpfacemodels[0];//将vector<Point2f>转为vector<Point>用于做凸包检测vector<Point> facemarkcontour;    for (int i = 0; i < facemarkmodel.size(); ++i) {facemarkcontour.push_back(Point(facemarkmodel[i].x, facemarkmodel[i].y));//it = find(faceid.begin(), faceid.end(), i);//if (it != faceid.end()) {//  putText(tmpmodel, to_string(i), facemarkmodel[i], FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, Scalar(255, 0, 0));//}cout << "模版特征点"<< i <<"：" << facemarkmodel[i] << endl;}//凸包检测vector<Point> contourhull;convexHull(facemarkcontour, contourhull);//存入二维数组vector<vector<Point>>中用于画轮廓处理vector<vector<Point>> contours;contours.push_back(contourhull);//画轮廓并添充drawContours(tmpdst, contours, -1, Scalar(255, 255, 255), -1);}dst = Mat::zeros(tmpmodel.size(), CV_8UC3);tmpmodel.copyTo(dst, tmpdst);imshow("dst", dst);//resize(tmpmodel, tmpmodel, Size(0, 0), 5, 5);imshow("srcmodel", tmpmodel);imshow("tmpdst", tmpdst);
}

划重点

上面的代码还是比较简单的，两个需要注意的点：

1. 人脸关键点检测出来的数据是vector<vector<Point2f>>，而做凸包检测的时候需要将vector<vector<Point2f>>转换成vector<vector<Point>>。

2. 做区域掩膜时先生成一张相同大小的全黑的图片，然后把要截取的区域全部填充为白色，再通过copyto的方式生成即可。

结语

源码下一篇会再提交上去，现在的源码在处理人脸的Delaunay三角形的

提取，正好遇到了问题。等下篇的时候一起说一下。

完

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